Fast Reinforcement Learning est un framework Python spécialisé visant à accélérer le développement et l'exécution d'agents d'apprentissage par renforcement. Il offre une prise en charge prête à l'emploi pour des algorithmes populaires tels que PPO, A2C, DDPG et SAC, associée à une gestion d'environnements vectorisés à haut débit. Les utilisateurs peuvent facilement configurer des réseaux de politiques, personnaliser des boucles d'apprentissage et exploiter l'accélération GPU pour des expérimentations à grande échelle. La conception modulaire de la bibliothèque assure une intégration transparente avec les environnements OpenAI Gym, permettant aux chercheurs et praticiens de prototyper, de benchmarker et de déployer des agents dans une variété de tâches de contrôle, de jeux et de simulation.

Multi-Agents System from Scratch fournit un ensemble complet de modules Python pour construire, personnaliser et évaluer des environnements multi-agents depuis le début. Les utilisateurs peuvent définir des modèles du monde, créer des classes d'agents avec des sens uniques et des capacités d'action, ainsi que mettre en place des protocoles de communication flexibles pour la coopération ou la compétition. Le framework prend en charge l'attribution dynamique des tâches, les modules de planification stratégique et le suivi des performances en temps réel. Son architecture modulaire permet une intégration facile d'algorithmes personnalisés, de fonctions de récompense et de mécanismes d'apprentissage. Avec des outils de visualisation et des utilitaires de journalisation intégrés, les développeurs peuvent surveiller les interactions des agents et diagnostiquer les motifs de comportement. Conçu pour l'extensibilité et la clarté, le système s'adresse aussi bien aux chercheurs explorant l'IA distribuée qu'aux éducateurs enseignant la modélisation par agents.